Come Fondazione Openpolis rafforza l’analisi delle disuguaglianze territoriali grazie alle API di Openapi

La Fondazione Openpolis è un ente indipendente e senza scopo di lucro che promuove la cultura dei dati come infrastruttura della democrazia. Attraverso la raccolta, la sistematizzazione e l’analisi di informazioni su politica, potere, spesa pubblica, servizi e territori, Openpolis costruisce strumenti informativi accessibili a cittadini, media, istituzioni e organizzazioni del terzo settore.
Il lavoro della fondazione copre l’intera filiera del dato: dalla ricognizione delle fonti alla costruzione di database strutturati, fino alla pubblicazione di piattaforme digitali, dashboard e contenuti di data journalism. Negli ultimi anni, l’attenzione si è concentrata in particolare su analisi territoriali ad alta granularità, con l’obiettivo di misurare e ridurre le disuguaglianze nell’accesso ai servizi, soprattutto nelle aree urbane e metropolitane.

La visione strategica: da analisi a infrastruttura abilitante

Nel triennio in corso Openpolis ha sintetizzato il proprio orientamento nella visione di “Fucina Civica”, con l’obiettivo di evolvere da produttore di analisi a infrastruttura informativa per l’ecosistema civico.
Tra le priorità strategiche:

• rafforzare l’accountability del potere attraverso il monitoraggio dei flussi di spesa e dei livelli istituzionali;
• approfondire l’analisi delle disuguaglianze territoriali e sociali;
• investire nell’innovazione civico-tecnologica, potenziando API e infrastrutture dati;
• trasferire competenze attraverso formazione e collaborazione con comunità locali.

In questo percorso, la scalabilità e la qualità del dato geografico sono diventate un fattore critico.

La sfida: trasformare dataset complessi in analisi territoriali affidabili

Per Openpolis la dimensione spaziale è centrale: analizzare le disuguaglianze significa capire dove si trovano, o non si trovano, i servizi pubblici.
La fondazione gestisce grandi volumi di dati provenienti da fonti eterogenee, spesso non uniformi e privi di coordinate geografiche. Questo comportava diverse criticità:

• difficoltà nel garantire precisione e coerenza nella localizzazione dei servizi;
• elevato tempo operativo per il geocoding manuale;
• rischio di errori nella costruzione di mappe e analisi spaziali;
• complessità nel calcolare distanze, bacini di utenza e coperture territoriali a livello infra-urbano.

Per passare da dataset descrittivi a dataset realmente analizzabili, Openpolis aveva bisogno di un’infrastruttura di georeferenziazione scalabile e affidabile.

Le API Openapi integrate: georeferenziazione, normalizzazione e validazione

Nel 2024–2025 Openpolis ha integrato le API di Openapi all’interno dei propri workflow di analisi territoriale, in particolare nei progetti sub-comunali e nelle attività legate alla memoria presentata in audizione presso la Commissione periferie.
Le API sono state utilizzate per:

• Georeferenziazione puntuale degli indirizzi, localizzando con precisione sedi di servizi come scuole, presidi sanitari e sportelli pubblici.
• Normalizzazione e validazione dei dataset territoriali, garantendo coerenza tra fonti diverse.
• Arricchimento dei database interni con coordinate geografiche affidabili, fondamentali per analisi spaziali avanzate e mappe interattive.

L’integrazione non ha risposto solo a un’esigenza tecnica, ma a una necessità metodologica: costruire una base dati solida su cui fondare analisi replicabili e verificabili.

Il problema risolto: scalare il geocoding e rendere replicabili le analisi

Prima dell’adozione delle API, la gestione di grandi quantità di indirizzi richiedeva interventi manuali e processi difficilmente scalabili. Questo rallentava la produzione delle analisi e introduceva inevitabilmente margini di errore nella localizzazione dei servizi, con conseguenze dirette sulla qualità delle mappe e delle valutazioni territoriali.
L’integrazione delle API di georeferenziazione e normalizzazione ha trasformato questo passaggio in un workflow automatizzato e replicabile. Openpolis è così passata da una gestione artigianale del dato geografico a un’infrastruttura strutturata, capace di elaborare dataset complessi in modo coerente tra progetti diversi. Le API hanno risolto un nodo metodologico centrale: rendere affidabile e scalabile la componente spaziale delle analisi, permettendo di costruire basi dati solide su cui sviluppare modelli interpretativi e visualizzazioni.

I benefici operativi: più efficienza e più valore per il team data

L’impatto dell’integrazione si è tradotto rapidamente in maggiore efficienza operativa. Automatizzando la georeferenziazione e la validazione degli indirizzi, il team ha ridotto significativamente i tempi di preparazione dei dataset e ha potuto standardizzare i processi tra progetti diversi. Questo ha migliorato la consistenza delle analisi spaziali e ha liberato risorse interne, consentendo ai data analyst di concentrarsi maggiormente sulle attività a più alto valore aggiunto, come l’interpretazione dei dati e la produzione di contenuti di data journalism.
L’adozione delle API si inserisce così nel percorso di innovazione civico-tecnologica della fondazione, contribuendo a rendere l’infrastruttura informativa più solida e sostenibile nel tempo

I risultati: analisi territoriali più profonde e politiche urbane data-driven

Grazie alle API Openapi, Openpolis ha potuto sviluppare analisi sub-comunali più robuste e precise, evidenziando con maggiore chiarezza gli squilibri nella distribuzione dei servizi all’interno delle città metropolitane. Le informazioni georeferenziate hanno rafforzato anche la base empirica delle attività istituzionali, come la memoria presentata in audizione parlamentare, permettendo di supportare le argomentazioni con mappe e dati territoriali puntuali.

Allo stesso tempo, la costruzione di dataset geolocalizzati riutilizzabili ha aumentato il valore cumulativo del lavoro svolto, migliorando la qualità delle visualizzazioni e delle mappe interattive pubblicate. In prospettiva, questa integrazione consolida un approccio sempre più data-driven alle politiche urbane: non più descrizioni generiche delle periferie, ma evidenze misurabili sulla distribuzione reale di servizi e opportunità.